MySQL目前主要有以下几种索引类型:
1.普通索引
是最基本的索引,它没有任何限制
2.唯一索引
与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。
3.主键索引
是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值。
4.组合索引
指多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合
5.全文索引
主要用来查找文本中的关键字,而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其它索引大不相同,它更像是一个搜索引擎,而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext索引配合match against操作使用,而不是一般的where语句加like。它可以在create table,alter table ,create index使用,不过目前只有char、varchar,text 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE index创建fulltext索引,要比先为一张表建立fulltext然后再将数据写入的速度快很多。
1、哈希索引:
只有memory(内存)存储引擎支持哈希索引,哈希索引用索引列的值计算该值的hashCode,然后在hashCode相应的位置存执该值所在行数据的物理位置,因为使用散列算法,因此访问速度非常快,但是一个值只能对应一个hashCode,而且是散列的分布方式,因此哈希索引不支持范围查找和排序的功能。
2、全文索引:
FULLTEXT(全文)索引,仅可用于MyISAM和InnoDB,针对较大的数据,生成全文索引非常的消耗时间和空间。对于文本的大对象,或者较大的CHAR类型的数据,如果使用普通索引,那么匹配文本前几个字符还是可行的,但是想要匹配文本中间的几个单词,那么就要使用LIKE %word%来匹配,这样需要很长的时间来处理,响应时间会大大增加,这种情况,就可使用时FULLTEXT索引了,在生成FULLTEXT索引时,会为文本生成一份单词的清单,在索引时及根据这个单词的清单来索引。FULLTEXT可以在创建表的时候创建,也可以在需要的时候用ALTER或者CREATE INDEX来添加 全文索引的查询也有自己特殊的语法,而不能使用LIKE %查询字符串%的模糊查询语法
3、BTree索引和B+Tree索引
BTree索引
BTree是平衡搜索多叉树,设树的度为2d(d>1),高度为h,那么BTree要满足以一下条件:
在BTree的机构下,就可以使用二分查找的查找方式,查找复杂度为h*log(n),一般来说树的高度是很小的,一般为3左右,因此BTree是一个非常高效的查找结构。
B+Tree索引
B+Tree是BTree的一个变种,设d为树的度数,h为树的高度,B+Tree和BTree的不同主要在于:
B+Tree对比BTree的优点:
1、磁盘读写代价更低
一般来说B+Tree比BTree更适合实现外存的索引结构,因为存储引擎的设计专家巧妙的利用了外存(磁盘)的存储结构,即磁盘的最小存储单位是扇区(sector),而操作系统的块(block)通常是整数倍的sector,操作系统以页(page)为单位管理内存,一页(page)通常默认为4K,数据库的页通常设置为操作系统页的整数倍,因此索引结构的节点被设计为一个页的大小,然后利用外存的“预读取”原则,每次读取的时候,把整个节点的数据读取到内存中,然后在内存中查找,已知内存的读取速度是外存读取I/O速度的几百倍,那么提升查找速度的关键就在于尽可能少的磁盘I/O,那么可以知道,每个节点中的key个数越多,那么树的高度越小,需要I/O的次数越少,因此一般来说B+Tree比BTree更快,因为B+Tree的非叶节点中不存储data,就可以存储更多的key。
2、查询速度更稳定
由于B+Tree非叶子节点不存储数据(data),因此所有的数据都要查询至叶子节点,而叶子节点的高度都是相同的,因此所有数据的查询速度都是一样的。